模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (9): 845-855    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201809007
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短时公交客流的弦不变量预测方法
董红召1,刘倩1,付凤杰1
1.浙江工业大学 智能交通系统联合研究所 杭州 310014
Prediction Method of String Invariants of Short-Term Passenger Flow of Bus
DONG Hongzhao1, LIU Qian1, FU Fengjie1
1. ITS Joint Research Institute, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310006

全文: PDF (760 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 

短时公交客流预测是智能公交系统动态调度的基础.文中根据短时公交客流数据特性,提出基于弦理论的短时公交客流预测方法,模拟弦结构建立弦不变量客流预测模型(SI-PFPM),并采用遗传算法优化SI-PFPM中各参数.提出基于动态时间弯曲距离的仿射传播(AP)聚类算法,对短时公交客流时间序列进行聚类分析.利用SI-PFPM预测聚类子集数据,并分析预测残差,验证SI-PFPM可以预测短时公交客流的假设成立.最后将SI-PFPM的预测性能与现有方法进行对比分析,验证SI-PFPM对短时公交客流预测的有效性.

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作者相关文章
董红召
刘倩
付凤杰
关键词 弦理论弦不变量短时公交客流预测遗传算法时间序列聚类    
Abstract

The prediction of short-term bus passenger flow is the basis of the dynamic scheduling of the intelligent bus system. Therefore, according to the data characteristics of short-term passenger flow of bus, a short-term bus passenger flow prediction method based on string theory is proposed. A string invariants passenger flow prediction model(SI-PFPM) is constructed by simulating the string structure and the genetic algorithm is adopted to optimize the parameters of SI-PFPM. An AP clustering algorithm (DTW-AP) based on dynamic time warping(DTW) distance is proposed to perform clustering analysis on the passenger flow time series of short-time buses. SI-PFPM is employed to predict the short-term passenger flow data, and the predicted residual error is analyzed. The result shows that SI-PFPM is effective for the prediction of short-term bus passenger flow. Finally, the prediction performance of SI-PFPM is compared with the existing methods, and the effectiveness of SI-PFPM in short-term bus passenger flow prediction is verified.

Key wordsString Theory    String Invariants    Prediction of Short-Term Passenger Flow of Bus    Genetic Algorithm    Clustering of Temporal Sequences   
收稿日期: 2017-12-19     
ZTFLH: U 492.4+13  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.61773347)、浙江省自然科学基金项目(No.LY17F030017)、杭州市重大科技专项项目(No.20162013 A06)资助

作者简介: 董红召(通讯作者),博士,教授,主要研究方向为智能交通系统.E-mail:its@zjut.edu.cn.刘 倩,硕士研究生,主要研究方向为智能交通系统.E-mail:862054822@qq.com.
引用本文:   
董红召,刘倩,付凤杰. 短时公交客流的弦不变量预测方法[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(9): 845-855. DONG Hongzhao, LIU Qian, FU Fengjie. Prediction Method of String Invariants of Short-Term Passenger Flow of Bus. , 2018, 31(9): 845-855.
链接本文:  
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